[論文レビュー] Providing Wireless Coverage to High-rise Buildings Using UAVs

Hazim Shakhatreh, Abdallah Khreishah+1 more|arXiv (Cornell University)|May 27, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 8被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、自然災害時における高層ビル内の室内ユーザーの無線カバレッジを1台のUAVで提供する手法を提案し、現実的な屋外-屋内パスロスモデルを用いてUAVの配置を最適化する。非凸な送信電力最小化問題を定式化し、対称的なユーザー分布およびピークパスロス制約下でのカバレッジ最大化という2つの状況において、勾配降下法を用いた効率的な解法を提示する。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicles (UAVs) can be used as aerial wireless base stations when cellular networks go down. Prior studies on UAV-based wireless coverage typically consider an Air-to-Ground path loss model, which assumes that the users are outdoor and they are located on a 2D plane. In this paper, we propose using a single UAV to provide wireless coverage for indoor users inside a high-rise building under disaster situations (such as earthquakes or floods), when cellular networks are down. First, we present a realistic Outdoor-Indoor path loss model and describe the tradeoff introduced by this model. Then, we study the problem of efficient UAV placement, where the objective is to minimize the total transmit power required to cover the entire high-rise building. The formulated problem is non-convex and is generally difficult to solve. To that end, we consider two cases of practical interest and provide the efficient solutions to the formulated problem under these cases. In the first case, we aim to find the minimum transmit power such that an indoor user with the maximum path loss can be covered. In the second case, we assume that the locations of indoor users are symmetric across the dimensions of each floor.

研究の動機と目的

• 自然災害時における高層ビル内の室内ユーザーに対するUAVベースの無線カバレッジソリューションの不足に対処すること。
• 3次元ユーザー位置と建物透過を考慮した、ITU認定の屋外-屋内パスロスモデルを用いて現実的な信号伝搬をモデル化すること。
• 非凸制約下で全建物カバレッジを達成するためのUAV配置問題を、総送信電力を最小化する形で定式化すること。
• 2つの実用的状況（ピークパスロスカバレッジおよび対称的ユーザー分布）における効率的解法を提供すること。
• 勾配降下法および粒子群最適化を用いた数値シミュレーションを通じて、手法の有効性を検証すること。

提案手法

• ITU認定の屋外-屋内パスロスモデルを採用し、自由空間損失、建物透過損失、屋内伝搬損失を組み合わせる。
• UAVの3次元位置とユーザー位置を関数として総パスロスを定義し、距離、入射角、水平屋内距離を組み込む。
• ステップ許容誤差に基づく収束基準を用いて、UAVの水平位置（x_UAV）を繰り返し最適化する勾配降下法を適用し、総送信電力を最小化する。
• 総パスロスのx_UAVに関する解析的勾配を導出することで、更新式 x_UAV,n+1 = x_UAV,n - a * dL_Total/dx_UAV,n を用いた反復最適化を可能にする。
• 2つの実用的状況を検討する：(1) 最大パスロスを受けるユーザーのための電力最小化、(2) 各階に均等に分布するユーザーを想定した勾配ベースの最適化。
• 固定パラメータ（例：2 GHz周波数、5 m階高、1階あたり20名のユーザー）を用いた数値シミュレーションにより、建物の高さと幅が異なる状況でのUAV配置効率を評価する。

Figure 1 : Parameters of the path loss model

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 屋外-屋内パスロスモデルは、高層ビルにおける屋内カバレッジのUAV配置トレードオフにどのように影響を与えるか？
• RQ2 全屋内建物カバレッジを達成するための総送信電力を最小化する最適なUAV位置は何か？
• RQ3 建物の高さが、パスロスを最小化するための最適な水平UAV位置にどのように影響するか？
• RQ4 建物の幅が、対称的ユーザー分布下での最適なUAV水平配置にどのように影響するか？
• RQ5 対称的ユーザー分布下で、勾配降下法が近似的に最適なUAV位置に効率的に収束できるか？

主な発見

• 建物の高さが増加するにつれて、より大きな入射角に起因する建物透過損失を補うために、最適なUAV水平位置（x_UAV）が増加する。
• 建物の幅が広がると、水平距離の増加に起因する屋内パスロスの増大を緩和するため、最適なx_UAVが減少する。
• 対称的ユーザー分布下では、勾配降下法が500イテレーション以内に安定した最適なx_UAV位置に収束する。
• 250メートルの高層ビルでは、幅が広がるにつれて最適なx_UAVが建物中央にシフトし、総パスロスが最小化される。
• モデルは重要なトレードオフを明らかにする：UAVの高度を上げると視線遮断が減少するが、自由空間パスロスが増加する。一方、水平オフセットは透過損失と屋内損失の両方に影響を与える。
• 数値結果から、提案された勾配降下法が均一配置やヒューリスティック配置よりも低い総送信電力を達成することが確認された。

Figure 2 : Transmit power required to cover the building